谷歌TPU出货量猛增，推理成本比GPU低30%
谷歌自研的TPU芯片正成为AI芯片市场的重要变量。行业报告预测，其出货量将从2025年的240万颗猛增至2028年的3500万颗以上，增长超过14倍。关键优势在于推理成本比英伟达GPU低30%以上，且能效比显著领先。通过软硬件协同优化及引入联发科等合作伙伴的双轨供应链策略，谷歌TPU正挑战GPU的垄
在人工智能芯片领域，英伟达GPU长期占据市场主导地位，但这一格局正面临来自谷歌自研TPU的愈发强劲的挑战。用户普遍关注的核心问题是：谷歌TPU究竟具备哪些独特优势，将对市场格局产生多大冲击？最新的行业报告给出了明确的答案。
根据瑞穗证券发布的调研报告，谷歌自研的TPU芯片正以远超市场预期的速度抢占AI芯片市场份额。报告预计，到2028年，谷歌TPU的年出货量将突破3500万颗，这与2025年预计的240万颗相比，增幅高达14倍以上。更值得关注的是，在如此快速的增长之下，其推理成本比英伟达GPU低30%以上，正逐步瓦解英伟达的现有垄断格局。
性能与成本优势持续凸显
高盛的研究数据进一步印证了谷歌TPU的性能与成本优势。数据显示，谷歌TPU的能效表现达到英伟达H100的2到3倍。从TPU v6升级至v7，单位token推理成本更是大幅降低70%，其成本效益已经与英伟达最新的GB200 NVL72平台基本持平。行业分析指出，TPU的设计理念并非单纯追求单卡峰值性能，而是为大规模在线推理场景深度优化定制。
技术路线与供应链布局
谷歌通过其XLA编译器、环面拓扑网络以及软硬件协同设计，实现了从训练到推理全链路的能效极致优化。在供应链方面，博通依然是TPU核心设计的战略合作伙伴，凭借其在定制硅片、以太网方案及高速SerDes整合方面的能力，共同构筑了牢固的技术护城河。同时，谷歌在第八代TPU中引入双轨策略，将联发科纳入其供应体系，负责推理芯片TPU 8i及I/O Die与后段整合，共同分担TPU的设计与制造任务。
值得注意的是，自研TPU持续向HBM4、HBM4e等高阶内存演进，这导致其内存消耗量不降反升，为三星、SK海力士、美光等存储芯片巨头带来了持续稳定的新增订单。瑞穗证券预测，2026年谷歌TPU出货量约为430万颗，而2026至2028年的累计出货量将接近5000万颗，展现出强劲的持续增长势头。
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